浙商证券-医药行业AI+药筛专题报告：“快”AI与“慢”药筛-230428.pdf
这份研究报告探讨了“快”AI 与“慢”药筛，聚焦 AI+药筛专题。
**一、核心观点：AI+药物设计迎来新机遇，但仍处早期阶段**
* **ChatGPT 带来的启示**：生成式 AI 技术是未来趋势，ChatGPT 的出现再次引发了对 AI 领域，特别是生成式 AI 在药物研发中的重视。
* **AI 在生物医药中的重要性**：生物医药已成为 AI 最重要的应用场景，AI+医疗市场份额持续增长。
* **AI 发展的驱动因素**：数据和算法的快速发展，以及 AI 在融资寒冬中的热度提升。
* **AI 辅助药物设计兑现期**：AI 药物设计兑现期预计在 3-5 年，但目前仍以辅助为主。
* **AI 药物设计面临的挑战**：有效性、商业化、用户认知、审批流程及国际形势的不确定性。
**二、AI 药物设计产业链参与者**
* **参与者构成**：主要包括互联网公司、药企、CRO。
* **商业模式**：AI SaaS、AI CRO 和 AI biotech。
* **优势与劣势**：
* **互联网公司**：优势在于资金和算力，但缺乏制药知识和经验。
* **CRO**：优势在于拥有丰富的实验数据，可能成为 AI+领域最大赢家。
* **药企**：优势在于敏锐的研发眼光，但对算法理解可能有限。
**三、A 股相关标的与投资建议**
* **关注标的**：建议关注向 AI 布局的 CRO 企业。
* **推荐**：药明康德、美迪西、药石科技等。
* **关注**：成都先导、皓元医药、泓博医药等。
**四、AI 技术发展**
* **生成式 AI 的应用**：生成式 AI 正在生成新事物，而不是分析已有信息。
* **AI 的优势**：提高效率、拓展靶点、降低成本等。
* **AI 赋能药物研发的应用**：靶点确认、基于表型的药物发现、分子生成、化学反应设计、化合物筛选、ADMET 性质预测。
**五、行业现状**
* **管线集中趋势**：管线仍集中在老靶点和传统适应症上，AI 药物设计兑现期有望在3-5年后来临。
* **AI 在药物筛选中的作用**：主要用于辅助，而非完全替代传统药物研发模式。
**六、公司案例与进展**
* **Exscientia、Lantern Pharma、Deepcell、Owkin、PathAl、Tempus、Visiopharm**等 AI 制药公司在 AACR 大会上的进展。
* **生成式 AI 的应用案例**：DeepMind 的 AlphaFold、NVIDIA-BioNeMo、百图生科-AIGP 等，展示了生成式 AI 在蛋白质结构预测、药物筛选等方面的应用。
* **CRO 企业的 AI 战略**：药明康德、美迪西、药石科技、成都先导、皓元医药、泓博医药等。
**七、风险提示**
* 人工智能发展不及预期。
* 商业化拓展不及预期。
* 下游应用场景的用户认知不足。
* 审评审批流程进展不确定性。
* 国际形势不确定性。
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